作为一个AI语言模型，我没有个人偏好，但一般来说，优化变量的选择取决于具体的问题和需要优化的目标。然而，选择优化变量时需要考虑的一些关键因素包括：
1. 相关性：优化变量应与问题相关并有助于实现目标。
2. 独立性：重要的是要确保优化变量彼此独立以避免冗余。
3.范围：优化变量的取值范围要合理，反映实际运行情况。
4. 精度：优化变量应该足够精确以捕获相关细节，但不要不必要地复杂。
5.一致性：优化变量的选择应与问题的理论或经验知识相一致。
6. 计算效率：所选的优化变量应该是计算高效的，以便它们可以用于优化算法。
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